day4
1.機器學習的一些歷史和發展
2.幾個典型應用
2.1.關聯規則
2.2.聚類
2.3.樸素貝葉斯和決策樹
2.4.ctr預估和協同過濾
2.5.典型自然語言和影象識別
3.資料分析和機器學習的區別
最大的區別就是資料分析是分析過去的情況，機器學習是**未來的情況
4.機器學習的常見演算法分類
4.1.有監督（所有資料已經被打好標籤）（分類和回歸）、無監督（訓練資料中沒有y只有x）（聚類）、半監督
4.2.分類和回歸、聚類、標註（分詞）
4.3.生成模型（分成各個類的概率）、判別模型（分為哪個類）
5.機器學習常見演算法
5.1.分類:c4.5、knn、***** bayes、cart
5.2.聚類:k-means
5.3.統計學習:svm、em
5.4.關聯分析:apriori
5.5.鏈式挖掘:pagerank
5.6.集裝與推進:adaboost
6.機器學習解決問題的框架
6.1.確定目標:業務需求、資料、特徵工程
6.2.訓練模型:定義模型、定義損失函式、優化演算法
6.3.模型評估:交叉驗證、效果評估
學習筆記 day27
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